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Selection and implementation of a prototype weather station using IoT and tools Google

Selección e implementación de un prototipo de estación meteorológica aplicando IoT y herramientas Google

Ángel Rodríguez1, John Figueredo2 1angel.rodriguez(AT)unad.edu.co, 2john.figueredo(AT)unad.edu.co

Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Colombia

Artículo de Revisión

Abstract This article presents the preliminary results of the selection and implementation of a prototype weather station using IoT and Google tools at Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD) of the CEAD Acacias, Meta department. In this paper, we looking for bring new techniques and tools in the design of electronic circuits autonomous, inexpensive and connected to the cloud for the development of intelligent systems aimed at the automation and the internet of things. In addition, to promote research in the wireless designs in the region to be applied to various problems of their environment, such as climate change, cleaner production, industrial process automation and telemetry.

Keywords: Electronic design, programming, IoT tools.

Resumen En este artículo se presentan los resultados preliminares de la selección e implementación de un prototipo de estación meteorológica usando herramientas IoT y Google, en la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD) del el CEAD Acacias, Departamento del Meta. En este trabajo, se busca aportar nuevas técnicas y herramientas en el diseño de circuitos electrónicos autónomos, de bajo costo y conectados a la nube para el desarrollo de sistemas inteligentes encaminados a la domótica y al internet de las cosas. Además, impulsar la investigación en la región en diseños de telecontrol para ser aplicados en diversas problemáticas de su entorno, como el cambio climático, producción limpia, automatización de procesos industriales y telemetría.

Palabras clave: Diseño electrónico, programación, herramientas IoT

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Citación Rodríguez, A. and Figueredo, J. 2016. Selección e implementación de un prototipo de estación meteorológica aplicando IoT y herramientas Google. Actas de Ingeniería 2, 219-225.

Actas de Ingeniería Vol. 2, pp. 219-225, 2016

http://fundacioniai.org/actas

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1. Introducción

Actualmente, los sistemas para el diseño electrónico progresan rápidamente desde la época de la invención del transistor (1947), cuando se cimentaron las bases de la electrónica moderna, generando la posibilidad de miniaturizar los diseños, incluyendo un bajo costo y consumo energético [1]. Además, esta invención generó el desarrollo de circuitos integrados, el microprocesador y los microcontroladores, considerados como las bases de muchos sistemas embebidos en diseño y prototipado electrónico.

Desde la aparición del primer microprocesador (Intel 4004) en 1971, se han fabricado diversos modelos que han mejorado la capacidad de procesamiento de instrucciones por segundo y de almacenamiento [2]. Estos dispositivos proporcionaron un punto de partida a lo que hoy se conoce como microcontroladores, que, básicamente, son un sistema computacional de baja escala inmerso dentro de un chip. Los sistemas micro-controlados brindaron la oportunidad de producir desarrollos de bajo costo, tales como electrodomésticos, aplicaciones electrónicas de baja complejidad y controladores de sistemas computacionales. La forma de programar estos dispositivos se basaba en un lenguaje de bajo nivel o máquina, que se constituía de un conjunto de instrucciones complejas, además, los programadores tenían que estudiar la estructura interna (hardware) del microcontrolador.

Posteriormente, a inicios del 2000, se empezó a desarrollar software que programara estos dispositivos de manera más fácil. La función principal de este software era programar los dispositivos con un lenguaje más parecido al humano. De esta manera se tomó como referencia el lenguaje Basic y C, que ya se habían utilizado en los Computadores [3], lo que facilitó su uso para programar estos dispositivos. Los lenguajes de programación de alto nivel, desarrollados por las empresas, se ligaron a algún tipo de licenciamiento, debido a que era necesario adquirir un hardware (tarjeta embebida) de la empresa que desarrollaba el software, u obtener una licencia para programar un microcontrolador específico, situación que provocó que no estuvieran al alcance de todos los estudiantes y programadores [4].

En 2005 Banzi [5] se propuso cambiar esta situación mediante el desarrollo de cursos para tipo de persona. Su objetivo era lograr que cualquier persona, sin muchos conocimientos en electrónica, lograra llevar a cabo sus diseños. Esta idea se convirtió en lo que hoy se conoce como Arduino, una plataforma de creación de prototipos de código abierto fundamentada en el fácil uso de hardware y software, capaz de leer y escribir datos en un microcontrolador, basados en hardware de bajo costo y accesible casi para cualquier persona. Además, cuenta con una comunidad online que permite reutilizar código abierto de otros desarrolladores [6].

Hoy existe un amplio número de dispositivos, tarjetas y/o lenguajes de programación que adoptaron esta nueva tendencia para programar los sistemas embebidos. Por lo que es menos frecuente encontrar programación y diseño de hardware directamente sobre un microcontrolador, mientras que los diseños

realizados bajo sistemas Arduino o compatibles en estudiantes, ingenieros y aficionados a la electrónica y sistemas computacionales, crece ampliamente.

Por otro lado, los sistemas compatibles con Arduino se han incrementado, debido a la necesidad de ofrecer herramientas similares de diseño y programación para evitar ser rezagadas con esta nueva tecnología. Parte de estos desarrollos lo logró la empresa Particle, que creó un sistema embebido compatible con Arduino, pero enfocado hacia el Internet de las Cosas (IoT), un concepto que se originó en el MIT [7] cuando se investigaba la identificación por radiofrecuencia en red (RFID) que les permitía a los objetos conectarse e intercambiar datos y tecnologías de detección por sensores. IoT también permite tener personas, animales y objetos conectados mediante un identificador único, con el fin de tomar los datos, transferirlos y almacenarlos en tiempo real en la web, con el fin de controlarlos de forma inteligente y eficientemente.

Particle diseño un sistema embebido, llamado Spark Core, que consiste de una tarjeta de bajo costo capaz de conectarse y programarse directamente desde internet, sin la necesidad de una conexión física con un computador y aplicando la interconectividad de los diseños de hardware similares a Arduino, pero con la posibilidad de publicar datos a internet con su propia nube [8]. Actualmente, cuenta con su nuevo modelo Photon, que sustituyó la primera versión y que también se conecta por WiFi a internet, además, desarrolló un nuevo modelo (Electron) con características similares, pero su conexión a internet lo realiza mediante SimCard (Figura 1).

Figura 1. Tarjetas IoT de la empresa Particle [8]

La tarjeta analizada para el desarrollo del presente trabajo es la Spark Core o simplemente Core (Figura 2), porque se ajusta a los requerimientos de la estación.

Figura 2. Diagrama de pines Spark Core

Esta tarjeta posee las siguientes características [9]: Procesador ARM 32-bit Cortex™-M3 CPU Core, Frecuencia de operación de 72Mhz, 128Kb de memoria Flash, 20Kb de SRAM, Conversor Análogo a Digital de 12 bits, interfaz USB, comunicación USART, SPI y I2C. Lo que la hace ideal como prototipo con opción de IoT y

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compatible con Arduino. Además, cuenta con un total de 18 pines, de los cuales dispone de 8 puertos digitales I/O enumerados del D0 al D7 y 8 puertos analógicos del A0 al A7, Tx y Rx predeterminados para comunicación serial. Todos los puertos funcionan a 3.3v, menos los pines digitales que pueden admitir entradas de 5v [10].

2. Diseño de la estación meteorológica

2.1 Variables de medición

Las variables a medir en el prototipo de estación meteorológica se ajustaron de acuerdo con las variables de medición que poseen las estaciones comerciales. El primer prototipo de estación mide cerca del 80% de las variables que se encuentran en las comerciales [11], tales como temperatura, humedad relativa, índice UV, brillo solar, sensor de lluvia y captación de energía solar.

Figura 3. Comparativas estaciones meteorológicas

Las variables se capturan con sensores analógicos y digitales conectados a la tarjeta, que será la encargada de procesar la información de cada uno de ellos y publicarlos en la nube, para luego capturarlos mediante un script que permite la lectura de las variables y la publicación en una hoja de cálculo y que servirá como base de datos de la información recolectada. El prototipo de la estación meteorológica se instala en la UNAD CEAD de Acacías, departamento del Meta.

2.2 Diagrama de bloques de la estación

El núcleo central lo compone la tarjeta Spark Core, encargada de recibir la información de los sensores, procesarla y, mediante una conexión WiFi, enviarla a la nube de Particle, para luego tomarla mediante la hoja de cálculo y publicarla en una página web. El diagrama de bloques del prototipo se muestra en la Figura 4.

Figura 4. Diagrama de bloques de la estación meteorológica

2.3 Sensores utilizados

Sensor de temperatura y humedad. El seleccionado para la estación es un DHT11 [10] (Figura 5), que tiene un rango de medición de temperatura de 0 a 50 °C, con tolerancia de ±2°C y medición de humedad relativa 20-90%, con tolerancia de ±5%.

Figura 5. Sensor DHT11

Sensor de luz UV. Es un módulo basado en el sensor S12SD UV [11] (Figura 6), que mide el índice UV en la escala de 0 a 11 y entrega una salida analógica.

Figura 6. Sensor GUVA-S12SD

Sensor de lluvia. Es un sensor de tipo analógico [12] [Figura 7), que envía una señal comprendida entre 0V y 3,3V, con tolerancia del 5%, donde 0V indica que no hay agua y 3,3V indica presencia de agua al 100%.

Figura 7. Sensor de Lluvia

Sensor de brillo solar. Consta de un módulo con una fotocelda [13] (Figura 8), que entrega un voltaje de salida de 0,2V a 3.3V, donde 0,2V es brillo solar al 100% y 3,3V 0% de brillo solar.

Figura 8. Sensor fotoresistivo

Sensor de potencia solar. Este sensor se basa en un panel solar gama media de 18V y una potencia de 3W (Figura 9) que, en las pruebas preliminares, mostró una eficiencia del 75% de absorción de energía con respecto a uno de gama alta.

Figura 9. Panel solar

2.4 Prueba de los componentes

En el diseño se realizaron pruebas preliminares a cada uno de los sensores, para lo que fue necesario realizar un programa por cada componente, con el fin de hacer un seguimiento al comportamiento del sensor implementado y para verificar que cumplieran con los parámetros de medida proporcionados por el fabricante.

2.5 Diseño y prototipos

En esta fase se acoplaron cada uno de los componentes sobre un protoboard, con el objetivo de identificar posibles cambios y reconfiguración del hardware. Se espera que este sistema soporte las pruebas de muestreo a las que serpa sometido durante tres meses.

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Figura 10. Pruebas sensores

2.6 Procesamiento de datos y Cloud Particle

Los datos capturados se procesaron individualmente, primero se realizaron los algoritmos de lectura de cada uno de los sensores y, posteriormente, debido a que las tecnologías IoT o las páginas web leen datos tipo string, se convirtió cada dato y se concatenaron en una sola variable, para poderlos enviar y cargar en la nube de Particle para su posterior procesamiento en la web. La tarjeta Core [14] se caracteriza por tener un identificador único en el mundo de la tarjeta en Cloud de Particle, con el propósito de mejorar la seguridad de la comunicación con cada uno de los dispositivos. Además, Cloud de Particle proporciona un token de autenticación que se asigna a cada tarjeta que se conecta a su red.

2.7 Integración de Cloud Particle y Google

Al verificar los datos en la nube, fue necesario integrar los datos con una interfaz web fácil de implementar. Primero se estudió la posibilidad de diseñar una base de datos en un servidor gratuito para evitar costos de almacenamiento. Pero, luego de realizar diferentes pruebas, se vio la posibilidad de utilizar las hojas de cálculo de Google Drive para almacenarla, conociendo de antemano que esta herramienta en línea permite realizar cálculos y gráficas, un entorno útil para graficar las variables del prototipo de la estación meteorológica.

Para integrar la nube y las hojas de cálculo, se utilizó el editor de secuencia de comandos de las mismas, debido a que es un entorno donde se puede programar líneas de código script [15]. En la hoja de cálculo se ejecutan los comandos y se cargan las variables en cada una de las celdas de forma automática, logrando el almacenamiento de ellas cada cinco minutos.

2.8 Procesamiento de datos y gráficos en Google Drive

Los datos adquiridos en la hoja de cálculo por medio del script, requieren una adaptación a gráficos, que le permita al usuario leer e interpretar los datos de la estación, ya sea en tiempo real o revisando el histórico del comportamiento de la información. Para este caso se incluyeron gráficas tipo cronológico y con indicadores [16] (Figuras 11 y 12).

Figura 11. Gráfico cronológico

Figura 12. Gráfico con indicadores

2.9 Publicación de resultados en la Web

Las estaciones de meteorología convencionales proporcionan información sobre las variables climáticas que se presentan en su entorno, a su vez, estas variables son publicadas en una base de datos privada o pública para luego ser procesadas por el usuario final. En esta investigación, los datos pueden ser publicados en una página web de dominio público [17]. Para mayor facilidad e integración con la hoja de cálculo, se utilizó la herramienta Google Sites [18], lo que permitió realizar una página web gratuita, con algunas limitaciones, pero suficiente para los datos que se capturan con el prototipo de la estación meteorológica.

3. Prototipo de la estación meteorológica

El prototipo de la estación meteorológica se diseñó de acuerdo con la cantidad de variables a medir y se buscó la forma de integrar todos los componentes en un espacio reducido (Figura 13), para lograr su instalación en una caja pequeña que soportara la intemperie.

Figura 13. Prototipo de la estación meteorológica

El anclaje de la estación se realizó mediante un tubo metálico insertado en tierra, a una profundidad de 1m, que sobresale 2m del suelo (Figura 14). Este anclaje se hace necesario para darle firmeza a la estructura y evitar daños por condiciones climáticas adversas, tales como tormentas y vientos fuertes.

Figura 14. Instalación del prototipo

3.1 Ubicación del prototipo

El prototipo está ubicado en la UNAD, en el CEAD de Acacías, Meta (Figura 15). Esta ubicación es de importancia para la Universidad y para los habitantes del municipio, debido a que la estación queda visible a la

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comunidad académica, de forma que puedan observarla y motivarse a utilizar estas tecnologías en otros proyectos y/o investigaciones. Por otro lado, para los habitantes del municipio de Acacías la estación genera otra fuente de información meteorológica local, puesto que el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM) tiene solamente una estación meteorológica para el municipio [19].

Figura 15. Ubicación del prototipo

3.2 Pruebas y funcionamiento en campo

Las pruebas de la estación se realizaron primero en el laboratorio del CEAD y se basaron en verificar los tipos de conexión de la tarjeta a la nube y en calibrar los diferentes sensores. Posteriormente, se realizaron las pruebas en campo de las mediciones, la conexión y la publicación en la web (Figura 16).

Figura 16. Prueba en campo

4. Resultados y análisis

4.1 Variables

Los datos obtenidos con el prototipo de la estación meteorológica y el sitio Weather.com (Tabla 1), presentan una variación cercana al 6% en humedad relativa y del 2% para la temperatura. Cabe resaltar que, para encontrar el error en la toma de datos, solamente se cuenta con una estación local instalada por el IDEAM y las lecturas de Satélite por Weather.com (Figura 17), lo que implica utilizar equipos móviles para recalibrar la temperatura y humedad de la estación.

Figura 17. Datos del sitio Weather.com

Tabla 1. Comparación datos Prototipo vs Weather.com

Variable Prototipo Weather.com Fecha y hora 07/07/2016 9:07 07/07/2016 9:00 Brillo Solar 75 - (Nublado) Nublado Índice UV 4 4 Sensor de Lluvia Lluvia moderada Lluvia moderada Panel Solar 14,05v N/A Temperatura 24°C 23°C Humedad Relativa 91% 83%

4.2 Temperatura y humedad

Estos resultados están muy cercanos a los del sitio Weather.com, lo que implica que el grado de certeza de estos dos parámetros son adecuados para establecer una lectura real. En la Figura 18 se muestra la comparación entre la temperatura y la humedad, donde se puede apreciar que la humedad es alta en el municipio de Acacías: en días soleados cerca del 40%, en nublados cerca del 80% y en lluviosos supera el 90%. Adicionalmente, la temperatura máxima que se ha alcanzado es 32°C, comprendida entre la 1:30 pm y las 2:00 pm; en contraste, el nivel más bajo de temperatura ha sido de 20°C, comprendido entre las 4:00 am y las 6:00 am.

Figura 18. Medición temperatura y humedad [20]

4.3 Índice UV

Los resultados de este índice con el prototipo, comparados con la referencia Weather.com, están desfasados en +1 nivel, es decir, el registro del prototipo está por encima de Weather.com. Además, se evidencia que el índice de UV para el municipio de Acacías es alto (Figura 19): en días soleados y entre las 11:00 am y las 3:00 pm, el nivel se sitúa entre 7 y 9, lo que representa un alto riesgo para la salud [23].

Figura 19. Medición índice UV

4.4 Brillo solar

El sensor de brillo solar indica la cantidad de luz presente en un momento determinado, pero no determina una potencia energética derivada del sol debido a que también captura los datos de luz artificial. El sensor complementa el análisis de datos en conjunto con el de potencia solar para futuras muestras, además, con este sensor se logra determinar la hora en que el sol sale y se pone en el municipio, obteniendo para el mes de junio en promedio las 5:47 am y las 6:10 pm (Figura 20).

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Figura 20. Medición brillo solar

4.5 Potencia solar

Los resultados obtenidos con el panel solar se procesaron para determinar la potencia solar media en el municipio. Este panel funciona dentro de la estación meteorológica como un sensor e indica la potencia en vatios durante el día solar. A partir de esta medición se puede establecer una potencia solar derivada del voltaje medido sobre una resistencia de 10Ω, para lo cual se realizaron los cálculos de potencia (P=V²/R), obteniendo que la máxima en un día soleado se obtiene en las horas comprendidas entre las 10:45 am y las 2:40 pm (Figura 21).

Figura21. Medición potencia solar

4.6 Lluvia

Estos resultados presentan irregularidades debido a que es necesario recalibrar la inclinación del sensor, debido a que captura datos cuando inicia la lluvia, pero cuando deja de llover el tiempo de asentamiento es demasiado alto, cerca de 2 horas, para retornar a su valor de normalidad. Por otra parte, en el muestreo realizado se observa que se presenta un periodo de lluvias frecuentes (Figura 22), en concordancia con la época de invierno que se presenta en el mes de junio en el municipio de Acacías.

Figura 22. Medición sensor de lluvia

4.7 Conectividad

La conectividad del prototipo con el Cloud Particle depende de la disponibilidad del servicio de conexión de internet y la tarjeta Core. Actualmente, la estación cuenta con internet propio de 1Gb por conexión inalámbrica a la red celular, a través de un dispositivo MiFi. Las pruebas de latencia y conectividad son de 95% en un periodo de 24 horas, con condiciones climáticas óptimas (días soleados, sin lluvia) (Tabla 2), pero, cuando se presentan lluvias, disminuye a 85% (Tabla 3). Esta estadística se

obtuvo de acuerdo con los errores presentados por el script para la captura de los datos.

Tabla 2. Errores de conexión día sin lluvia

Tabla 3. Errores de conexión día con lluvia

4.8 Sitio Web

El sitio no presentó mayores inconvenientes en el diseño, ni al añadir las gráficas de las variables, porque se actualiza de acuerdo con la base de datos (Figura 23), además, la presentación de las gráficas con indicadores y cronológicas se actualizan correctamente cuando se visualizan en un computador (Figura 24). Pero se presenta un inconveniente al realizar las consultas en equipos móviles, tales como tabletas o teléfonos, porque las gráficas cronológicas no cargan debido a la falta de complementos. Esto identifica la necesidad de diseñar una app para visualizar correctamente los resultados en estos dispositivos.

Figura 23. Datos hoja de cálculo

Figura 24. Imagen página Web

Los resultados obtenidos de cada una de las variables del prototipo son satisfactorios

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(https://sites.google.com/site/climaacacias/). La que presentó mayor dificultad en la captura de los datos fue la conectividad del sistema, debido a que los datos de cada una de las variables se transmiten a través de la conexión a internet de la tarjeta Core. Los sensores del prototipo de la estación meteorológica ofrecen lecturas con las tolerancias y errores relacionadas por el fabricante; las comparaciones con estaciones locales presentan alta incertidumbre, debido a que el IDEAM proporciona una medición de cerca de 2Km de distancia, mientras que Weather.com las realiza satelitalmente cada hora.

5. Conclusiones

Las variables de medición que se trabajaron en la estación meteorológica necesitan ajustarse con un elemento patrón, para realizar las correcciones de cada lectura de los sensores, generar datos con un valor de certeza y proveerlos a la comunidad del municipio de Acacías para su análisis.

La puesta en marcha de este prototipo demostró la necesidad de hacer ajustes a los parámetros de medición, tanto en sensores como en comunicación; además, abre las puertas para realizar una segunda versión que permita guardar datos en el sitio y que sea autosuficiente energéticamente, para no depender de la red eléctrica.

Los sistemas de bajo costo como Particle y Arduino proporcionan a pequeños investigadores grandes herramientas para desarrollar sus prototipos y generar nuevas ideas de negocio, que se pueden implementar en diferentes regiones para tecnificar sus procesos.

Google ha demostrado una alta integración de sistemas, que puede ser aprovechada por las personas sin necesidad de conocimientos especializados en programación, por tal motivo se debe intensificar en las universidades el uso de estas herramientas para la gestión académica e investigativa.

El diseño del prototipo permitió incentivar la investigación en la comunidad de la UNAD, lo mismo que para aplicar nuevas tecnologías, puesto que los estudiantes se acercan preguntar sobre el proyecto mostrando interés en participar y lo conciben como opción de trabajo de grado.

El desarrollo de este proyecto permite visibilizar y proyectar nuevas investigaciones enfocadas en el tema

de IoT y telemetría de datos, en procesos productivos de automatización al alcance de pequeñas y medianas empresas.

Se hace necesario integrar las variables con aplicativos móviles, para mejorar la visualización de los resultados entre pequeños productores, campesinos y agricultores, y para consultar los datos que arroja la estación meteorológica. De esta manera se puede aprovechar las ventajas que ofrecen estas tecnologías para monitorear suelos, animales, cultivos y todo tipo de actividades en el campo.

Referencias

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